为什么预估执行计划与真实执行计划会有差异？

一

问题概要

对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的 Runtime Plan 真实执行计划，偶尔会发现两边有不一致的情况，为什么呢？为什么预估执行计划会不准确？怎样才能避免这种情况的发生？

二

问题解答

这是执行计划相关中会被经常问道的问题，也是困扰自己很长时间的问题。希望通过下面的分析能解释一部分原因。

对同一个 SQL 语句的 ExplainPlan 里显示的预估执行计划与通过 V$SQL_PLAN 视图获取的真实执行计划不一致的情况，其原因要比想象的更多种多样。

• 绑定变量窥视（Bind Peeking）：Explain Plan 里不会进行绑定变量窥视，但是 Runtime Plan 里会进行绑定变量窥视，所以，如果这种情况发生会使两个执行计划会产生差异。
• 隐式转换：Explain Plan 里不会考虑绑定变量的类型，但是 Runtime Plan 里会考虑类型，从而有可能会根据绑定变量的类型出现隐式转换，所以谓词（Predicate）会发生变化，使得执行计划也会产生差异。
• 优化器参数：执行 Explain Plan 的 Session 与 Runtime Plan 的 Session 不是同一个。如果各个 Session 之间存在优化器参数差异，执行计划也会产生差异。
• 统计信息收集参数：Explain Plan 始终是用最新的统计信息产生执行计划，但是，Runtime Plan 不一定会用最新的统计信息。因此也会产生执行计划差异。

预估执行计划与实际执行计划产生差异的原因总结为上面几种情况，当然也有因 Oracle Bug 的原因也会有产生执行计划的差异情况。

下面通过几个测试，加深对上面的问题的理解。

三

测试环境

Oracle 版本是 11.2.0.1的情况。

SQL> SELECT * FROMV$VERSION WHERE ROWNUM <= 1;

BANNER

--------------------------------------------------------------------------------

Oracle Database 11gEnterprise Edition Release 11.2.0.1.0 –Production

生成表 T1，T1 表有如下特点：

之后，对列 C1、C2 分别生成单列索引 IDX_T1_C1 和IDX_T1_C2。

SQL> CREATE TABLET1 ( C1 INT , C2 VARCHAR2(10));

表已创建。

SQL> INSERT INTOT1 SELECT 1, '1' FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= 10000;

已创建10000行。

SQL> INSERT INTOT1 SELECT LEVEL, LEVEL FROM DUAL CONNECT BY LEVEL <= 10000;

已创建10000行。

SQL> CREATE INDEXIDX_T1_C1 ON T1(C1);

索引已创建。

SQL> CREATE INDEXIDX_T1_C2 ON T1(C2);

索引已创建。

对表T1进行统计信息收集。METHOD_OPT 的参数设为 ALLCOLUMNS SIZE 5 ，即，直方图的 BUCKETS 个数指定为5。但是列 C1 和 C2 有 10,000个不同的值，BUCKETS 个数为5的话，会生成等高直方图（HEIGHT BALANCED）。

SQL> EXECDBMS_STATS.gather_table_stats(user,'T1', method_opt =>'FOR ALL COLUMNS SIZE5');

PL/SQL 过程已成功完成。

收集统计信息以后如下：

--table stats

SELECT t1.TABLE_NAME,

t1.num_rows,

t1.SAMPLE_SIZE

FROM dba_tables t1

WHERE table_name = 'T1'

AND t1.OWNER = user;

TABLE_NAME NUM_ROWS SAMPLE_SIZE

---------- ---------------------

T1 20000 20000

--column stats

SELECT t2.TABLE_NAME,

t2.COLUMN_NAME,

t2.NUM_DISTINCT,

t2.NUM_NULLS,

t2.DENSITY,

t2.LOW_VALUE,

t2.HIGH_VALUE,

t2.HISTOGRAM

FROM dba_tab_columns t2

WHERE t2.table_name = 'T1'

AND t2.OWNER = user';

TABLE COLUMNUM_DISTINCT NUM_NULLS DENSITY LOW_V HIGH_VALUE HISTOGRAM

----- ----------------- --------- ------- ----- ---------- --------------------

T1 C1 10000 0 0.00005 C102 C302 HEIGHT BALANCED

T1 C2 10000 0 0.00005 31 39393939 HEIGHT BALANCED

--histogram stats

select t3.TABLE_NAME

,t3.COLUMN_NAME

,t3.ENDPOINT_NUMBER

,t3.ENDPOINT_VALUE

from dba_tab_histograms t3

WHERE t3.table_name = 'T1'

AND t3.OWNER = user;

TABLE COLUM ENDPOINTENDPOINT_VALUE

----- ----- ----------------------

T1 C1 2 1

T1 C1 3 2000

T1 C1 4 6000

T1 C1 5 10000

T1 C2 2 2.544225460682

T1 C2 3 2.607349087913

T1 C2 4 2.814229665870

T1 C2 5 2.971215519298

四

案列1：绑定变量窥视（Bind Peeking）

下面我们看下，因绑定变量窥视，而引起的预估执行计划与实际执行计划不一致的情况。首先，激活绑定变量窥视功能，默认值就是TRUE。

SQL> alter sessionset "_optim_peek_user_binds" = true;

会话已更改。

首先，我们输出预估执行计划。从下面可以看到，执行计划选择的是索引范围扫描（Index Range Scan）的方式。

SQL> var b1number;

SQL> exec :b1 :=1;

PL/SQL 过程已成功完成。

SQL> explain planfor

2 select count(c2)

3 fromt1

4 where c1 = :b1;

已解释。

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display(null,null,'typical'));

------------------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

------------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 6 | 2 (0)| 00:00:01 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 6 | | |

| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 2 | 12 | 2 (0)| 00:00:01 |

|* 3 | INDEX RANGE SCAN |IDX_T1_C1 | 2 | | 1 (0)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

3 - access("C1"=TO_NUMBER(:B1))

绑定变量B1的实际值是“1”。T1表里值为1的记录数将近占50%，这种情况与其选择索引范围扫，不如选择全表扫（Table Full Scan）会有效率一些。但是 ExplainPlan命令不进行绑定变量的窥视，即，在创建预估执行计划的过程中，会把绑定变量的值设为未知（Uknown）来处理，不会考虑实际的绑定变量的值到底是什么。所以，ExplainPlan 不关心其值是不是“1”，而只考虑 Distinct Count 来建立执行计划。

等高直方图（HEIGHT BALANCED）存在的时候，预估行数会通过 DistinctCount 列进行计算。计算公式如下：

预估行数 = 全部行数 / Distinct Count = 20,000 /10,000 = 2

但是，实际执行计划与上面的结果完全不一样，如下。

SQL> select /*+gather_plan_statistics */ count(c2)

2 fromt1

3 where c1 = :b1;

COUNT(C2)

----------

10001

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'typical'));

---------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

---------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 12 (100)| |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 6 | | |

|* 2 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 8000 | 48000 | 12 (0)| 00:00:01 |

---------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - filter("C1"=:B1)

可以看到，使用了绑定变量窥视，即，优化器在创建执行计划前读取了绑定变量的实际的值（进行是窥视）。之后，参考绑定变量的值来创建执行计划。这个例子，使用了值“1”来创建了执行计划。所以，预估行数从 ExplainPlan 里的2 变成了8000。其原因如下：

预估行数 = 值“1”的 buckets 数 * buckets 的高度

= 2 *（20000 / 5 ） = 8000

实际行数为10,001，预估值与实际值相当接近了。

使用 DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR函数的时候，参数里如果加上 +PEEKED_BBINDS 的话，执行计划里可以看到绑定变量窥视的值。

SQL> select /*+gather_plan_statistics */ count(c2)

2 fromt1

3 where c1 = :b1;

COUNT(C2)

----------

10001

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'all +peeked_binds'));

---------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

---------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | | | 12 (100)| |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 6 | | |

|* 2 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 8000 | 48000 | 12 (0)| 00:00:01 |

---------------------------------------------------------------------------

Query Block Name /Object Alias (identified by operation id):

-------------------------------------------------------------

1 - SEL$1

2 - SEL$1 / T1@SEL$1

Peeked Binds(identified by position):

--------------------------------------

1 - :B1 (NUMBER): 1

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - filter("C1"=:B1)

Column ProjectionInformation (identified by operation id):

-----------------------------------------------------------

1 - (#keys=0) COUNT("C2")[22]

2 - "C2"[VARCHAR2,10]

绑定变量窥视（Binding Peeking）与绑定变量捕获（Bind Capture）经常弄混。绑定变量捕获（Bind Capture）是对特定 SQL 里使用的绑定变量值按照固定周期放到 SGA 里保存的情况。最初的绑定变量窥视与绑定变量捕获的时间是一样，约15分钟（900秒）后，绑定变量捕获会再次发生，周期性反复发生。下面可以查看绑定变量捕获的信息。

SELECT t4.NAME,

t4.POSITION,

t4.VALUE_STRING,

t4.WAS_CAPTURED,

t4.LAST_CAPTURED

FROM V$sql_bind_capture t4

WHERE sql_id = 'bqqp887001jj8';

NAME POSITION VALUE WAS_C LAST_CAPTU

----- -------- ---------- ----------

:B1 1 1 YES 11-4月 -18

五

案列2：绑定变量类型问题

首先，为了证明这个测试不是因为上面的绑定变量窥视而引起的不一致，所以把绑定变量窥视功能关掉了。

SQL> alter sessionset "_optim_peek_user_binds" = false;

会话已更改。

对 C2 列使用绑定变量，进行观察。从下面可以看到，预估执行计划里使用了索引。

SQL> var b2number;

SQL> exec :b2 :=1;

PL/SQL 过程已成功完成。

SQL> explain planfor

2 selectcount(c2)

3 fromt1

4 where c2 = :b2;

已解释。

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display(null,null,'typical'));

-------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

-------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 4 | 1 (0)| 00:00:01 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 4 | | |

|* 2 | INDEX RANGE SCAN| IDX_T1_C2 | 2 | 8 | 1 (0)| 00:00:01 |

-------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - access("C2"=:B2)

ExplainPlan 命令只会查看是否存在绑定变量，而不会考虑绑定变量的类型是什么，其值是什么，始终会把绑定变量的类型设为 VARCHAR2 类型进行考虑。所以，上面的例子里不管对绑定变量B2如何定义，ExplainPlan 里预估执行计划始终是一样。

但是，真实执行计划里没有选择 INDEX RANGE SCAN，而是选择了 TABLE FULL SCAN。

SQL> select /*+gather_plan_statistics */ count(c2)

2 fromt1

3 where c2 = :b2;

COUNT(C2)

----------

10001

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));

-------------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows| A-Time | Buffers |

-------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 |00:00:00.01 | 39 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:00.01 | 39 |

|* 2 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 1 | 2 | 10001 |00:00:00.01 | 39 |

-------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - filter(TO_NUMBER("C2")=:B2)

为什么会发生这种情况？绑定变量窥视功能已经关闭了，所以肯定不是绑定变量窥视的问题。这里需要注意的是，C2 列是 VARCHAR2 类型，绑定变量 B2 是 NUMBER类型。这时，Oracle 会进行隐式转换，VARCHAR2 类型会被转换成 NUMBER 类型，即，NUMBER 类型的优先级更高。所以，会对C2列进行隐式转换（VARCHAR2 →NUMBER），从而不能使用C2列的索引。可以在谓词信息（Predicate Information）中确认。

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - filter(TO_NUMBER("C2")=:B2)

为了再次证明这个是因为隐式转换的问题，我们使用 VARCHAR2 类型的绑定变量 B3 进行测试。

SQL> var b3varchar2(10);

SQL> exec :b3 :='1';

PL/SQL 过程已成功完成。

SQL> select /*+gather_plan_statistics */ count(c2)

2 fromt1

3 where c2 = :b3;

COUNT(C2)

----------

10001

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));

-----------------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers |

-----------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 |00:00:00.01 | 20 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:00.01 | 20 |

|* 2 | INDEX RANGE SCAN| IDX_T1_C2 | 1 | 2 | 10001 |00:00:00.01 | 20 |

-----------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - access("C2"=:B3)

从上面可以看到，绑定变量类型是 VARCHAR2 的时候，没有进行隐式转换，产生了与预估执行计划相同的执行计划，使用了索引的范围扫描。

这个例子也说明，不能完全相信预估的执行计划。内部的一些转换（比如列的隐式转换）会使执行计划改变，甚至有时候会出现不希望的执行计划。

六

案列3：统计信息收集的参数问题

下面 SQL 的预估执行计划与实际执行计划完全一致。

SQL> explain planfor

2 select count(c2)

3 fromt1

4 where c1 = 2;

已解释。

------------------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

------------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 6 | 2 (0)| 00:00:01 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 6 | | |

| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 1 | 6 | 2 (0)| 00:00:01 |

|* 3 | INDEX RANGE SCAN |IDX_T1_C1 | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |

------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

3 - access("C1"=2)

SQL> select /*+ gather_plan_statistics */ count(c2)

2 fromt1

3 where c1 = 2;

COUNT(C2)

----------

1

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));

----------------------------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers |

----------------------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 |00:00:00.01 | 3 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:00.01 | 3 |

| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| T1 | 1 | 1 | 1 |00:00:00.01 | 3 |

|* 3 | INDEX RANGE SCAN |IDX_T1_C1 | 1 | 1 | 1 |00:00:00.01 | 2 |

----------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

3 - access("C1"=2)

对 T1 表的 C1 = 2，C2=1 的值增加20,000个，之后重新收集统计信息，但是 NO_INVALIDATE 参数设为 NULL，NULL 的意思是让 Oracle 自动处理的意思。NO_INVALIDATE 其他参数情况参考如下：

• NO_INVALIDATE=TRUE：更新统计信息，但对有从属（Dependency）关系的 SQL 不进行Invalidation。为了避免一次性大量的硬解析（Hard Parse）现象的发生。SQL 如果在 SGA 里 Age Out 后，再次执行的时候，才会用到更新后的统计信息。
• NO_INVALIDATE=FALSE：更新统计信息，并对有从属（Dependency）关系的 SQL 马上进行 Invalidation。
• NO_INVALIDATE=AUTO(NULL)：更新统计信息，但对有从属关系的 SQL 不会一次性的进行 Invalidation，而是在最大5小时（18,000秒）内随机进行 Invalidation 的方式进行。可以说是 TRUE 与 FALSE 的中间形式。18,000秒是可以通过 _OPTIMIZER_INVALIDATION_PERIOD 参数进行设定。

现在对表T1增加数据，并收集统计信息，但是 NO_INVALIDATE 参数设为 NULL（默认值是 NULL）。

SQL> insert intot1 select 2,'1' from dual connect by level <= 20000;

已创建20000行。

SQL> execdbms_stats.gather_table_stats(user,'T1',method_opt => 'for all columns size5',no_invalidate => null);

PL/SQL 过程已成功完成。

Explain Plan 命令始终是在用最新的统计信息，所以从下面可以看到，ExplainPlan 命令对 C1=2 的条件使用了最新的统计信息，执行计划选择了 Table Full Scan。预估行数为 16,000 行，与实际行数 20,001 行数相当接近。因为存在列的直方图，这种预估是可行的。

SQL> explain planfor

2 select count(t1.c2)

3 fromsys.t1

4 where t1.c1 = 2 ;

已解释。

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display());

---------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |

---------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | 6 | 20 (0)| 00:00:01 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 6 | | |

|* 2 | TABLE ACCESS FULL| T1 | 16000 |96000 | 20 (0)| 00:00:01 |

---------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

2 - filter("T1"."C1"=2)

但是，在真实执行计划中仍然选择了 Index Range Scan，因为虽然统计信息更新了，但是相关的 SQL 还没有被 Invalidation。

SQL> select /*+ gather_plan_statistics */ count(c2)

2 fromt1

3 where c1 = 2;

COUNT(C2)

----------

20001

SQL> select * fromtable(dbms_xplan.display_cursor(null,null,'allstats last'));

----------------------------------------------------------------------------------------------------

| Id | Operation | Name | Starts | E-Rows | A-Rows | A-Time | Buffers |

----------------------------------------------------------------------------------------------------

| 0 | SELECT STATEMENT | | 1 | | 1 |00:00:00.02 | 102 |

| 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | 1 | 1 |00:00:00.02 | 102 |

| 2 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | T1 | 1 | 2 | 20001 |00:00:00.02 | 102 |

|* 3 | INDEX RANGE SCAN | IDX_T1_C1 | 1 | 2 | 20001 |00:00:00.01 | 70 |

----------------------------------------------------------------------------------------------------

Predicate Information(identified by operation id):

---------------------------------------------------

3 - access("C1"=2)

如果只看 Explain Plan 后就判断“执行计划的效率不错”是不可取的，会根据不同的情况产生很大的性能差异。这时可以通过 DBMS_SHARED_POOL.PURGE 存储过程，或使用 清理共享池（Shared Pool Flush）等方法强制反应最新的统计信息。

七

总结

预估执行计划与真实执行计划产生差异的原因，其实是多种多样的，在分析其原因的过程中发现需要相当多的知识点。

产生差异的原因，其中最普遍的有因绑定变量的窥视，也有因绑定变量的隐式转换，也有因参数差异，也有因统计信息收集参数等问题。

不能对预估执行计划100%信任，一定要实际执行以后验证其结果。如果这个过程中想解释执行计划异常的现象，需要了解 DBMS_XPLAN 包的使用方法与对其结果的正确理解。